我有一个由基本数学函数（abs、cosh、sinh、exp...）组合定义的函数。
我想知道使用它是否会产生影响（速度），例如，numpy.abs()代替abs()?
以下是计时结果：
lebigot@weinberg ~ % python -m timeit 'abs(3.15)'
10000000 loops, best of 3: 0.146 usec per loop
lebigot@weinberg ~ % python -m timeit -s 'from numpy import abs as nabs' 'nabs(3.15)'
100000 loops, best of 3: 3.92 usec per loop
numpy.abs()慢于abs()因为它还处理 Numpy 数组：它包含提供这种灵活性的附加代码。
然而，Numpyis在数组上快速：
lebigot@weinberg ~ % python -m timeit -s 'a = [3.15]*1000' '[abs(x) for x in a]'
10000 loops, best of 3: 186 usec per loop
lebigot@weinberg ~ % python -m timeit -s 'import numpy; a = numpy.empty(1000); a.fill(3.15)' 'numpy.abs(a)'
100000 loops, best of 3: 6.47 usec per loop
(PS: '[abs(x) for x in a]'Python 2.7 中比更好的慢map(abs, a)，快了大约 30%，但仍然比 NumPy 慢得多。）
Thus, numpy.abs()1000 个元素并不比 1 个浮点数花费更多时间！
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